MWS AI (входит в ERION) выпустила технологическую платформу для создания и запуска корпоративных приложений на базе искусственного интеллекта, ИИ-агентов и мультиагентных систем. В интервью «Ленте.ру» CEO MWS AI Денис Филиппов рассказал, что такое ИИ-платформы, почему рынок устал от разговоров о потенциале ИИ и требует измеримых результатов, а не витрины презентаций.
«Лента.ру»: Что такое ИИ-платформа от MWS AI?
Денис Филиппов: Это единый интерфейс для создания собственных ИИ-агентов, даже если в компании нет разработчиков. По сути это визуальный конструктор: бизнес настраивает бизнес-логику работы агента, выбирает нужные инструменты, подключает данные. Внутри уже есть готовые модули для подготовки и разметки данных, дообучения моделей под прикладные задачи, а также инструменты мониторинга качества и эффективности. После сборки таким агентом можно пользоваться где угодно: на сайте, в чате, в мессенджере или интегрировать его через API. За счет моделей, которые работают с текстом, изображениями и голосом, платформа поддерживает полноценные мультимодальные сценарии, включая речевую аналитику.
В этом году казалось, что все обсуждали большие языковые модели — и вдруг в фокусе появляется платформа. Что изменилось?
Сегодня бизнесу уже недостаточно просто иметь доступ к большой языковой модели. Компании все чаще смотрят на ИИ с прагматичной позиции: какой конкретный финансовый эффект он принесет, как повлияет на процессы, какие финансовые результаты даст. Это ключевой сдвиг.
Следующий момент: становится очевидно, что внедрение ИИ в корпоративную среду требует гораздо большего, чем просто подключить модель. Нужна инфраструктура, которая позволит быстро тестировать гипотезы, контролировать качество, отслеживать метрики и интегрировать ИИ в существующие IТ-системы. Без такого слоя невозможно вывести ИИ в эксплуатацию на уровне всей организации. Поэтому рынок и говорит о платформенном подходе: он позволяет собирать все необходимые инструменты в одном технологическом контуре. Бизнесу не нужны красивые модели; ему нужны деньги на выходе.
В этом смысле наша платформа изначально строилась как enterprise-ready. Она соответствует требованиям к отказоустойчивости, безопасности и управляемости, может разворачиваться в закрытом контуре, обеспечивает контроль доступа и защиту данных. При этом архитектура остается открытой: заказчик может использовать модели разных разработчиков, менять отдельные модули и подключать собственные решения. Это дает нужную гибкость и снижает зависимость от конкретных технологий или поставщиков.
Вы затронули тему возможности использования сторонних решений. После ухода иностранных компаний эта проблема стоит достаточно остро…
Клиент может подключать любые модели, любые компоненты, которые ему нужны: платформа не создает vendor lock-in. Это важно, потому что когда говорят о крупных игроках, у рынка есть ощущение закрытости: если вошел, то выхода нет. У нас другая логика. Платформа открытая, ее можно кастомизировать как с нашей помощью, так и самостоятельно.
Отсюда вытекает наша партнерская стратегия. Мы не пытаемся закрыть все возможные сценарии использования, никто на рынке этого не может. Мы решаем много кейсов, а нишевые задачи развиваем через партнеров. Фактически мы становимся инфраструктурным провайдером для экосистемы компаний, которые специализируются на узких экспертизах.
Мы выступаем для заказчика полноценным партнером по ИИ-трансформации. Наша роль выходит далеко за рамки внедрения технологий: мы концентрируемся на трансформации бизнеса и достижении измеримых финансовых результатов. Мы подбираем технологии и продукты под конкретные бизнес-сценарии, формируем для компании внутреннюю ИИ-команду и предлагаем решения, структурированные как по кросс-функциональным, так и по отраслевым направлениям. Если внешнее решение эффективнее и быстрее приносит ценность клиенту, мы подключаем его, усиливая итоговый результат.
Чем ИИ-агенты принципиально отличаются от того, что было раньше?
ИИ-агенты представляют собой автономные системы, способные по запросу пользователя выполнять комплексные задачи в рамках заданных бизнес-сценариев. Они взаимодействуют друг с другом, с внешней средой и с внутренними сервисами компании, включая CRM, системы документооборота, HR-решения, электронную почту и календарные сервисы.
В мультиагентной конфигурации несколько ИИ-агентов работают согласованно: распределяют роли и функции, передают результаты друг другу и контролируют корректность выполнения. Такая архитектура позволяет закрывать задачи любой сложности и выстраивать масштабируемые интеллектуальные процессы внутри компании.
Вы говорили о дообучении моделей на платформе. Если мы уже пользуемся моделями, зачем их дообучать?
Когда мы говорим о дообучении, речь идет о том, что универсальной модели бизнесу недостаточно. Большие языковые модели хорошо работают как «всезнайки»: они знают многое и способны решать широкий круг задач. Однако при попытке использовать их в реальных процессах компании сталкиваются с тем, что универсальность не обеспечивает нужного качества. Чтобы получить финансовый эффект, требуется высокая точность на конкретной узкой задаче. Для этого необходимы специализированные данные и дообучение моделей под контекст конкретного бизнеса.
Это отражает заметный сдвиг парадигмы — от подхода «давайте обучать огромные универсальные модели» к подходу «давайте брать более компактные модели и настраивать их под конкретную задачу».
Что делать с сотрудниками, с которых снимается часть задач?
Тема замещения человеческого труда искусственным интеллектом остается чувствительной. Мнение о том, что ИИ лишь усиливает человека и служит инструментом, верно, но оно не отменяет того факта, что в ряде сфер ИИ действительно будет существенно заменять труд людей. Объем задач, которые сегодня выполняют сотрудники, будет сокращаться, и значимая часть операций перейдет к интеллектуальным системам. Это требует открытого обсуждения отраслей, где влияние окажется наиболее ощутимым.
В этой повестке на первый план выходит перепрофилирование и переобучение. Спрос на программы переквалификации быстро растет, а роль HR-функции становится стратегической. Несмотря на ускоряющееся развитие технологий, человеческий капитал остается главной ценностью организации, и задача бизнеса состоит в том, чтобы обеспечить сотрудникам устойчивый переход в новую технологическую реальность. ИИ-трансформация всегда начинается с человека, именно он в центре этого процесса.